Lenovo Thinksystem SD650

Direkte Wasserkühlung im Server für höhere Effizienz im Rechenzentrum

| Redakteur: Ulrike Ostler

Der geöffnete Server „Thinksystem SD650“, inklusive Kupferleitungen für das warme Kühlwasser, das die Hauptkomponenten kühlt.
Der geöffnete Server „Thinksystem SD650“, inklusive Kupferleitungen für das warme Kühlwasser, das die Hauptkomponenten kühlt. (Bild: Lenovo)

Der Lenovo-Server „Thinksystem SD650“ steht laut Hersteller exemplarisch für einen Rechner, der neue Maßstäbe bei Leistungs- und Energie-Effizienz für Hochleistungsrechner bringen soll. Das System verwendet warmes Wasser anstelle von Luft zur Kühlung der Komponenten, einschließlich der CPUs und des Speichers, was 40 Prozent geringere Energieausgaben im Rechenzentrum und höhere Performance bringen soll.

„Wir befinden uns in einem neuen Zeitalter des High Performance Computing (HPC), in dem massive Rechenressourcen wie nie zuvor eingesetzt werden, um einige der größten Herausforderungen der Menschheit lösen zu können“, heißt es aus dem Hause Lenovo. Von der Gesundheitsvorsorge über die Klimaforschung bis hin zur Erforschung neuer Galaxien greifen Forscher und Organisationen auf HPC zurück, um den Erkenntnishorizont der Menschheit zu erweitern.

Insbesondere Simulationssoftware und Systeme zur Modellierung komplexer Probleme in Wissenschaft und Technik benötigen große Mengen an Rechenressourcen. Sie erzeugen Petabytes an Daten, die analysiert werden müssen. Das benötigt auch mehr Energie und Kühlleistung denn je.

Leistung und Effizienz

Die Kühlung nimmt dabei eine Schlüsselrolle ein. Thinksystem SD650 verwendet warmes Wasser anstelle von Luft zur Kühlung der Komponenten. Denn Wasser leitet die Wärme um Vielfaches besser ab, so dass die Kunden ihre Prozessoren kontinuierlich im Turbo-Modus betreiben können. Das wiederum führt zu einer Leistungssteigerung des Systems insgesamt.

Die SD650er HPC-Server benötigen keine Systemventilatoren, arbeiten bei niedrigeren Temperaturen als herkömmliche luftgekühlte Systeme und haben einen vernachlässigbaren Kaltwasserbedarf im Rechenzentrum. Das Ergebnis ist ein geringerer Stromverbrauch des Rechenzentrums von bis zu 40 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Kühlmethoden.

Der geöffnete Server „Thinksystem SD650“, inklusive Kupferleitungen für das warme Kühlwasser, das die Hauptkomponenten kühlt.
Der geöffnete Server „Thinksystem SD650“, inklusive Kupferleitungen für das warme Kühlwasser, das die Hauptkomponenten kühlt. (Bild: Lenovo)

Ergänzendes zum Thema
 
Die technische Rahmendaten zu „Thinksystem SD650“

Der Kühlkreislauf

Die Entwicklung des Thinksystem SD650 nahm ihren Ausgangspunkt, als das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) für Supercomputing in München mit dem Wunsch an Lenovo herantrat, ein neues System einsetzen zu wollen, das sowohl leistungsstark als auch extrem Energie-effizient ist. Daraufhin hat Lenovo ein neues Motherboard entwickelt, auf dem die Hauptkomponenten mit warmem Wasser, bei zirka 45 Grad gekühlt werden.

Das Abwasser im Temperaturbereich von 52 bis 55 Grad lässt sich anschließend nutzen, um über eine Adsorptionskältemaschine kaltes Wasser zu erzeugen. Dies wird wiederum benutzt, um Netzwerk- und Speicherkomponenten zu kühlen.

Das 45 Grad heiße Wasser wird direkt an den heißesten Komponenten auf dem Mainboard vorbeigeleitet. Um das Wasser tauglich zu machen, benötigt das LRZ eine eigene Wasseraufbereitungsanlage.
Das 45 Grad heiße Wasser wird direkt an den heißesten Komponenten auf dem Mainboard vorbeigeleitet. Um das Wasser tauglich zu machen, benötigt das LRZ eine eigene Wasseraufbereitungsanlage. (Bild: Lenovo)

Das LRZ mit seinem Rechen-Cluster „SuperMUC-NG“ ist ein Paradebeispiel für den großflächigen Einsatz von HPC-Technik: Die installierte eine Rechenleistung beläuft sich auf 26,7 Petaflops, die mithilfe von rund 6.500 Lenovo-Servern ermöglicht werden. Die Server werden in Racks zu je 72 Servern und einer Leistungsaufnahme von 43 Kilowatt untergebracht.

Effizienz zahlt sich aus

Überlegungen hinsichtlich der Kühlung beschränken sich heute nicht mehr nur auf die Sicherstellung einer optimalen Prozessor- und Speicherleistung. Denn die Energiekosten können 30 Prozent und mehr der Gesamtbetriebskosten eines Rechenzentrums ausmachen.

Herkömmliche Kühlverfahren im Rechenzentrum – Luft- und Kaltwasserkühlung - führen entweder zu einem erheblichen Energieverbrauch oder erfordern hohe Investitionen in die physische Infrastruktur des Rechenzentrums. Bei Luftkühlung verbraucht ein Rechenzentrum etwa 60 Prozent der Energie zur Kühlung der Server, verglichen mit 40 Prozent mit kaltem Wasser und weniger als 10 Prozent mit warmem Wasser wie beim Server SD650.

Das Einsparpotenzial für einen HPC-Cluster mit einem Stromverbrauch von 4 bis 5 Megawatt liegt bei einer Lebensdauer von vier bis fünf Jahren schnell im siebenstelligen Euro-Bereich pro Jahr, je nachdem, welcher Preis pro Kilowattstunde Strom bezahlt werden muss.

Noch sind die Installationsarbeiten im Leibniz-Rechenzentrum für das HPC-Cluster „SuperMUC-NG“ nicht abgeschlossen.
Noch sind die Installationsarbeiten im Leibniz-Rechenzentrum für das HPC-Cluster „SuperMUC-NG“ nicht abgeschlossen. (Bild: Lenovo)

Ausnutzung der verfügbaren Fläche

Zudem zwingen höhere Leistungsziele in Kombination mit herkömmlichen Luftkühlungsmethoden Kunden zumeist dazu, die Anzahl der Rechenknoten, die sie in einem Rack bestücken, zu begrenzen. Denn zwangsläufig werden mehr Racks benötigt. Der der Platzbedarf steigt und noch mehr Fläche muss gekühlt werden.

Doch in der Regel ist der Platz im Rechenzentrum begrenzt. Daraus erwächst die Notwendigkeit, HPC-Hardware so effizient wie möglich einzusetzen: eine Herausforderung, die nur mit Flüssigkeitskühlung bewältigt werden kann.

Keine effiziente Hardware ohne adäquates Management

Der Server SD 650 lässt sich mit der Management-Suite „Lenovo Intelligent Computing Orchestrator“ (Lico) verwalten. Dabei hilft eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, mit der sich die Ressourcen großer HPC-Cluster administrieren und Anwendungen im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) schneller entwickeln lassen. Lico unterstützt derzeit mehrere gebräuchliche KI-Frameworks, darunter „Tensorflow“, „Caffe“, „Intel Caffe“ und „MXNet“.

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